О программе
Навык `observe` обеспечивает систематический пассивный мониторинг систем для выявления закономерностей без немедленного вмешательства. Он применяет методологию натуралистического исследования — наблюдение, запись и выдвижение гипотез — для понимания неясного поведения или первопричин. Используйте его для отладки неизвестных проблем, оценки изменений в коде или проверки собственных рассуждений на наличие предубеждений перед принятием мер.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/observeСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Observe
Frame → witness → record → categorize → theorize → archive.
Use When
- Behavior unclear → action premature
- Debug unknown cause → observe before intervene → no symptom mask
- Post-change → witness effects before more changes
- User patterns over conv → improve future
- Audit own reasoning → biases, habits, errors
- After
learn→ validate model
In
- Required: Target — system, codebase, behavior, user, reasoning
- Optional: Duration/scope
- Optional: Guiding question/hypothesis
- Optional: Prior obs to compare (delta)
Do
Step 1: Frame
Define what + why + perspective.
Observation Protocol by System Type:
┌──────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ System Type │ What to Observe │ Categories to Watch │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Codebase │ File structure, naming │ Patterns, anti-patterns, │
│ │ conventions, dependency │ consistency, dead code, │
│ │ flow, test coverage, │ documentation quality, │
│ │ error handling patterns │ coupling between modules │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User behavior │ Question patterns, │ Expertise signals, pain │
│ │ vocabulary evolution, │ points, unstated needs, │
│ │ repeated requests, │ learning trajectory, │
│ │ emotional signals │ communication style │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool / API │ Response patterns, error │ Rate limits, edge cases, │
│ │ conditions, latency, │ undocumented behavior, │
│ │ output format variations │ state dependencies │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Own reasoning │ Decision patterns, tool │ Biases, habits, blind │
│ │ selection habits, error │ spots, strengths, │
│ │ recovery approaches, │ recurring failure modes, │
│ │ communication patterns │ over/under-confidence │
└──────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
- Pick target, name explicitly
- Define boundary: in/out scope
- Stance: "observing, not intervening"
- Guiding Q? state but hold lightly → notice outside scope too
- Pick categories from matrix
→ Clear frame: directs attention, doesn't constrain. Observer knows where + categories, stays open.
If err: too broad ("observe everything") → narrow to one subsystem/behavior. Too narrow ("one variable") → zoom out → patterns at edges.
Step 2: Witness
Hold attention, no interpret/judge/intervene.
- Begin systematic obs: read files, trace exec, review history — whatever target needs
- Record what seen, not meaning → desc before interpretation
- Resist fixing problems → note + continue
- Resist explaining patterns → wait for accumulation
- Drift to other target → note drift (may be meaningful), return frame
- Maintain ≥3-5 distinct points before categorize
→ Raw obs collection — specific, concrete, no interpretation. Reads like field notes: "File X imports Y but does not use function Z. File A 300 lines; B 30 lines, similar."
If err: instant analysis ("wrong because...") → analytical habit overrides. Separate phases: obs as fact, then interpretation as separate "hypothesis" note. Strong reaction → note reaction itself as data: "Strong concern when observing X — significant issue or my bias."
Step 3: Record
Transcribe while fresh.
- Each obs = single fact statement (what/where/when)
- Group naturally similar — don't force, notice clusters
- Frequency: once / occasional / pervasive?
- Contrasts: where pattern broke? Exceptions > rules
- Temporal: changed over time or static?
- Exact evidence: paths, line numbers, words, examples
→ Structured 5-15 discrete obs, specific evidence. Detailed enough another observer can verify.
If err: too abstract ("code messy") → ground in specifics → which files, what makes messy? Too granular ("line 47 space before brace") → zoom to pattern level → one-off or systemic?
Step 4: Categorize
Sort, no explain yet.
- Review all → look for natural groupings
- Assign to Step 1 category, or new
- Within category: rank by frequency + significance
- Identify well-documented (many obs) vs blind spots (few)
- Cross-category patterns: same underlying manifests differently?
- Note outliers — most interesting data
→ Categorized map w/ clear groupings. Each category = specific obs supporting. Map shows patterns + gaps.
If err: forced cat → may lack natural grouping (itself a finding — system lacks coherent structure). All in one cat → scope too narrow → zoom out.
Step 5: Theorize
Now — only now — interpret.
- Each major pattern → hypothesis: "exists because..."
- Each hypothesis → supporting evidence
- Each → counter-evidence that disproves
- Rank by explanatory power
- ≥1 contrarian: "obvious = X, could also be Y because..."
- Testable vs speculative
→ 2-4 hypotheses explain major patterns, each w/ specific obs support. ≥1 surprising/contrarian. Obs vs interpretation distinction maintained.
If err: no hypotheses → more obs needed → Step 2. Too many ("everything maybe") → keep 2-3 strongest, set aside. Only obvious → force contrarian: "what if opposite?"
Step 6: Archive
Preserve.
- Summarize: 3-5 patterns w/ evidence
- Leading hypotheses + confidence
- What NOT observed (blind spots)
- Follow-ups to strengthen/weaken
- Durable patterns → MEMORY.md
- Tag context: when, what prompted, scope
→ Archive future sessions can build on. Distinguishes obs (data) from hypotheses (interpretation). Honest about confidence + gaps.
If err: not worth archiving → too shallow OR genuinely routine. Archive negatives too: "Observed X, no anomalies" = useful future context.
Check
- Frame set before obs began (not wandering)
- Raw obs recorded as facts before interpretation
- ≥5 discrete obs w/ specific evidence
- Interpretation separated from obs
- ≥1 surprising/contrarian finding
- Archive specific enough another observer can verify
Traps
- Premature intervention: see + fix immediately → lose broader pattern
- Obs bias: see expected, not present. Expectations filter → frame mitigates not eliminates
- Analysis paralysis: obs endlessly → no action. Set time/data limit, commit to conclude
- Narrative imposition: connecting obs even when connections weak. Not all coherent — disconnected = valid
- Familiarity ≠ understanding: "seen before" ≠ "know why". False confidence
- Ignore own reactions: emotional/cognitive reactions = data. Confusion/boredom/alarm = signal
→
observe-guidance— human-guidance variantlearn— obs feeds learning w/ raw datalisten— outward to user; obs broader to any systemremote-viewing— intuitive, validatable through obsmeditate— sustained attention capacityawareness— threat-focused; obs curiosity-driven
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the observe skill?
observe is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform observe-related tasks without extra prompting.
How do I install observe?
Use the install commands on this page: add observe to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does observe belong to?
observe is in the Meta category, tagged ai.
Is observe free to use?
Yes. observe is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
